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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司申请的专利一种基于共享编码器的跨区域负荷预测方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119627886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411726152.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于共享编码器的跨区域负荷预测方法、系统、设备及存储介质是由张琪培;旷文腾;伍林;胡远征;王朝晖;刘刚;王坤设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于共享编码器的跨区域负荷预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于共享编码器的跨区域负荷预测方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：构建共有协变量预训练数据集和特定区域数据集；构建时序预测骨干网络，其包括输入编码层和基于自注意力机制的共享编码器；设计多任务学习框架，包含多任务学习网络架构和动态加权损失函数；利用共有协变量预训练数据集对编码器预训练；利用各区域的特定区域数据集，结合多任务学习框架在特定区域对编码器微调；用编码器对大规模、跨区域的负荷数据进行时序预测；根据时序预测结果评估编码器的性能。本发明有效解决了跨区域负荷预测中的数据稀疏性、区域差异性、长期依赖关系捕捉和数据不平衡等问题，显著提高了预测精度和模型泛化能力。

本发明授权一种基于共享编码器的跨区域负荷预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于共享编码器的跨区域负荷预测方法，其特征在于，包括： 收集不同地区的负荷历史数据及协变量特征，并进行数据预处理，利用预处理后的不同地区的负荷历史数据及协变量特征，为每个区域构建特定区域数据集；考虑到不同地区的数据基础不同，选取各地区的协变量交集，构建共有协变量预训练数据集； 构建时序预测骨干网络，时序预测骨干网络包括输入编码层和基于自注意力机制的共享编码器，其中，输入编码层实现不同频率时序数据的嵌入编码，基于自注意力机制的共享编码器用于捕捉不同地区时序数据的长期依赖关系；利用改进的位置编码方法捕捉负荷数据的周期性模式； 设计多任务学习框架，多任务学习框架包含多任务学习网络架构和基于样本稀有程度自动调整权重的动态加权损失函数； 利用共有协变量预训练数据集对基于自注意力机制的共享编码器进行预训练；预训练之后，利用各区域的特定区域数据集，结合多任务学习框架在特定区域对基于自注意力机制的共享编码器进行微调，完成对基于自注意力机制的共享编码器的训练； 使用经过训练的基于自注意力机制的共享编码器，对大规模、跨区域的负荷数据进行时序预测； 根据时序预测结果来评估基于自注意力机制的共享编码器的性能，如果基于自注意力机制的共享编码器的性能不达标则重新对基于自注意力机制的共享编码器进行微调。

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